生成AIのリスクと対策 生成AIに入力する際のリスク対策の把握
生成AIの活用には、法律・倫理・セキュリティの3つのリスクが潜んでいます。本記事では、著作権・個人情報・差別表現・情報漏洩といった具体例を挙げながら、JDLA Generative AI Test対策として知っておきたい重要ポイントをわかりやすく解説します。
プロンプト設計
生成AIのリスクと対策 
生成AIのリスクと対策 敵対的プロンプトとは？〜AIを“悪用”させないための対策を理解しよう
生成AIを安全に活用するには「敵対的プロンプト（Adversarial Prompting）」への理解が不可欠です。本記事では、攻撃的プロンプトの仕組み・実例・リスク・対策をわかりやすく解説。JDLA Generative AI Test対策にも役立ちます。
生成AIの技術理解 生成AIのリスクを“自分で”低減するには？～ユーザーが知っておくべき基本的な対処法～
生成AIの誤情報・バイアス・著作権・プライバシーなどのリスクに対し、ユーザーが自らできる具体的な対策を5つの視点から解説。JDLA Generative AI Testにも対応したリテラシー強化記事です。
生成AIの技術理解 アラインメントとインストラクションチューニングとは？〜生成AIの“使いやすさ”を支える技術を理解しよう〜
生成AIが人間の意図や価値観に沿った応答を返すために不可欠な、アラインメント・インストラクションチューニング・RLHFの役割をわかりやすく解説。JDLA Generative AI Testの試験対策にも役立つ内容です。
生成AIの基礎知識 自然言語による生成AIの操作性について
生成AIはなぜ専門知識がなくても使えるのか？その理由となる自然言語による操作性の特徴と利点を、JDLA Generative AI Testの頻出テーマとしてわかりやすく解説します。